文件名称：Activity_Detection:使用Tensorflow转移学习模型，OpenCV和numpy进行实时人类活动识别
文件大小：18KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-08 12:02:53
recognition activity-recognition human human-pose-estimation human-activity-recognition
活动检测 该存储库使用tensorflow训练了4268个未受版权保护的图像，这些图像是在抓取duckduckgo搜索后使用相机将直播分类为6种不同的类别的结果，这些类别包括坐，站，走，走楼梯和控制。 重要的 随时使用该代码，请确保您每次使用该代码时都给我们积分。 数据集 数据集分为6类150x150x3，即大小为150x150的图像和3通道（RGB）。 类别控制，用于防止将随机图像分类为其余5个类别中的任何一个。 使用增强来获得更多数量的图像来训练模型。 数据集涉及各种背景，年龄，肤色，一天中的不同时间的人类。 *我的数据集现在可以在kaggle 免费下载。* **请在每次使用时都给我积分。** 代码 使用InceptionV3转移学习模型，以及mixed7层，具有激活的1024个神经元Selu，0.1个辍学，具有Selu激活的512个神经元，0.1个辍学和具有softmax激活的
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Activity_Detection-main
----activity.ipynb(4KB)
----main.py(4KB)
----Accuracy.png(13KB)
----LiveClassifier.py(1KB)
----README.md(4KB)